【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种运动意图解码方法及系统。
技术介绍
1、现有方法主要依赖实时采集的生理信号进行解码，难以应对复杂协同任务或多阶段任务的需求。
2、生理信号包括：
3、脑电信号（electroencephalogram，eeg）；
4、肌电信号（electromyography，emg）；
5、功能性近红外信号（functional near-infrared spectroscopy，fnirs）；
6、运动姿态信号(motion and posture signals，mps)。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术所公开的运动意图解码方法不适用于复杂协同任务或多阶段任务的缺点，提出一种运动意图解码方法及系统。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：
3、一种运动意图解码方法，包括以下步骤：
4、获取第一信号数据，所述第一信号数据包括用户当前...
【技术保护点】
1.一种运动意图解码方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的运动意图解码方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的运动意图解码方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的运动意图解码方法，其特征在于：
5.根据权利要求2至4任一所述的运动意图解码方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的运动意图解码方法，其特征在于，基于各目标解码信号所对应的信号质量评分和解码特征进行特征加权处理，获得相应的融合特征的具体步骤为：
7.根据权利要求2所述的运动意图解码方法，其特征在于，计算第一...
【技术特征摘要】
1.一种运动意图解码方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的运动意图解码方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的运动意图解码方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的运动意图解码方法，其特征在于：
5.根据权利要求2至4任一所述的运动意图解码方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的运动意图解码方法，其特征在于，基于各目标解码信号所对应的信号质量评分和解码特征进行特征加权处理，获得相...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔正哲，李鹏，万小姣，杨岭，王少尉，姚志安，
申请(专利权)人：浙江迈联医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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